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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于尺度匹配与语义增强的跨域小样本目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118941851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410976440.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于尺度匹配与语义增强的跨域小样本目标检测方法是由柯逍;陈秋琴设计研发完成，并于2024-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于尺度匹配与语义增强的跨域小样本目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于尺度匹配与语义增强的跨域小样本目标检测方法，对于输入的待检测图像，首先根据教师网络和学生网络的输入不同进行了差异化的数据增强。然后对跨域尺度形状进行优化匹配，从跨域的角度入手解决了不同域的情况下的尺度形状影响检测精度的问题。然后利用语义空间对数据样本进行插值或外推，来生成新的数据样本，从而对数据进行扩充，解决了跨域小样本目标检测所存在的数据稀缺性的问题。最后，进行知识蒸馏，将教师模型作为最后的训练模型，其输出结果为最后的检测结果。

本发明授权一种基于尺度匹配与语义增强的跨域小样本目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于尺度匹配与语义增强的跨域小样本目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过跨域小样本目标检测通用训练集，并分别对数据采用强弱数据增强方法，将数据分别送入ResNet50骨干网络中训练特征； 步骤S2：采用已训练的特征提取网络作为特征提取模块，引入跨域尺度形状优化匹配模块，解决不同域的情况下的尺度形状影响检测精度的问题； 步骤S3：设计动态语义协方差增强模块，利用语义空间对数据样本进行插值或外推，来生成新的数据样本，从而对数据进行扩充； 步骤S4：进行知识蒸馏，教师模型与学生模型以协同共进的方式进行训练；教师模型利用蒸馏损失指导学生模型，促进其性能提升；而学生模型则通过指数移动平均EMA策略持续优化参数权重，逐步向教师模型靠拢；最终用教师模型的特征进行跨域小样本目标检测； 步骤S2具体包括以下步骤： 步骤S21：定义A表示检测框，B表示真实框，Area·表示对应区域的面积，A∩B表示检测框和真实框的交集区域；首先，获得每个检测框宽度w和高度h，以及真实框的宽度w′和高度h′，并由此计算它们的面积AreaA和AreaB；具体计算如下所示： AreaA＝w×h，AreaB＝w′×h′ 步骤S22：计算检测框和真实框中心点的宽度差scw和高度差sch，以及它们之间的距离sigma；计算公式如下所示： 其中，x′min、x′max分别为真实框的最小和最大横坐标，xmin、xmax分别为检测框的最小和最大横坐标；同理，y′min、y′max分别为真实框的最小和最大纵坐标，ymin、ymax分别为检测框的最小和最大纵坐标； 步骤S23：根据夹角阈值threshold和中心点夹角α的计算公式，求取角度损失angle_cost；中心点夹角的计算公式如下所示，角度损失计算公式具体如下所示： 其中，σ表示的是锚框的尺度； 步骤S24：计算检测框和真实框的凸包宽度cw和凸包高度ch，以及中心点距离sigma，进而计算距离损失distance_cost和形状损失shape_cost；其中凸包宽度cw是指检测框和真实框在水平方向上的最大距离，即检测框和真实框水平方向上的最大重叠长度；凸包高度ch则是指检测框和真实框在垂直方向上的最大距离，即检测框和真实框垂直方向上的最大重叠高度；具体计算公式如下所示： cw＝maxw，w′,ch＝maxh，h′ distance_cost＝2-expγ·rhox-expγ·rhoy 其中，w为检测框宽度，h为检测框高度，w′为真实框的宽度，h′为真实框的高度；在形状和距离损失的计算中，引入了rho值，用于衡量检测框和真实框之间的形状差异；rhox指的是检测框和真实框的宽度上的差异；rhoy指的是检测框和真实框的高度上的差异；rho值的计算涉及到中心点差异scw和sch与凸包宽度cw和凸包高度ch的比值；∈是一个极小的正数，用于防止凸包宽度cw和凸包高度ch为零时，导致rho的计算出现除以零的情况；γ代表一个权重参数，用于调节形状和距离损失的相对重要性；γ越大，表示形状损失和距离损失对dssom值的影响越大；γ越小，则表示形状损失和距离损失的影响相对较小； 步骤S25：根据交集区域的计算公式，计算交集区域的面积interarea，具体计算如下所示： interarea＝xmax_inter-xmin_inter×ymax_inter-ymin_inter 其中，xmax_inter和xmin_inter为交集区域的最大横坐标和最小横坐标；ymax_inter和ymin_inter为交集区域的最大纵坐标和最小纵坐标； 步骤S26：最后，将交集区域的面积除以并集区域的面积，再减去距离损失和形状损失的一半，得到最终的IoU损失值Ldssom，具体计算公式如下所示：

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